サービスパーツ（補給品）業界
インテリジェントなサービスパーツ在庫管理、協調型のサプライヤー連携、デマンドセンシングによる競争力強化
アフターマーケット部品のポートフォリオが拡大する中で、顧客ニーズの変化、環境規制の強化、関税政策の変動に対応しながら、コストとサービス品質のバランスを保つことは極めて高度な課題です。
Atlas Planning Platformは、機械学習、デマンドセンシング、シナリオプランニングを統合した機能によって、膨大で複雑な部品構成を効率的に制御。サプライチェーンのエンドツーエンドを掌握したAI搭載のサービスパーツ在庫計画業務によって、在庫保管コストの削減と流動性を向上。過剰在庫を削減し、将来的な廃棄や陳腐化を防止。複雑なネットワーク向けに設計したシステムで個別SKUの安全在庫自動設定、納期遵守率、サービスレベル、そして売上を向上させます。
サービスパーツ（補給品）在庫計画の中核を支えるAtlasの力
- 素早く判断し、先手で対応するサービスパーツ（補給品）運用へ
サービスパーツ在庫管理業務において、断続的かつ予測困難な需要への対応と、サービスレベルを維持しながら在庫コストと調整能力を両立することが求められます。
Atlasは、断続的かつ読みにくい需要と向き合いながら、在庫の最適配置とサービス水準の確保を支援します。- What-ifシナリオとシミュレーションにより、迅速かつ的確な意思決定を実現
- MEIO（多階層在庫最適化）によって、コストとサービス品質の両立が可能に
- ハイボリューム品、ロングテール品の両方に対応した高精度予測で在庫効率を向上
- チャネル別、注文行別の粒度での分析、予測で、ロングテール需要も制御可能
- VMI（ベンダー管理在庫）により、顧客との協業体制を深化
- 需要の可視化を、現場連携と在庫最適化につなげる
ディーラーネットワークや小売チャネルと連携することで、下流需要のリアルタイム可視化を実現。Atlasは、ビッグデータ、テレメトリ、IoTを活用したデマンドセンシングにより、急激な需要変化を即座に感知、プロアクティブに次の一手を講じることを実現します。
- S&OP（販売・業務計画）プロセスを通じて、リアルタイムに部門間の連携を強化
- ベンダー管理在庫（VMI）プログラムにより、取引先との関係性を深化
- 可視性の向上と高精度な計画により、緊急出荷や高額な緊急配送のコストを削減
- モバイル端末を活用して、サプライチェーンおよびディーラーネットワーク全体から現場情報を収集、連携
- ビッグデータ、テレメトリ、IoTセンサーを活用し、需要変動を迅速に察知し即応
- 階層化された複雑な部品構成にも対応可能な柔軟性
サービスパーツは、長期ライフサイクル、製品の入れ替え、代替、後継（サクセッション）などにより、SKU構成は継続的に複雑化します。Atlasは、ライフサイクル管理と自動セグメンテーション在庫戦略によってサプライチェーンを統制します。
- グローバル拠点、階層を横断する整合性ある在庫ポリシーの適用
- サプライヤーコラボレーションの強化と業務効率化によるコスト削減とリードタイム短縮
- 膨大なSKUポートフォリオを、多変量セグメンテーションに基づく在庫方針で自動分類、管理
- 機械学習によるリスク低減と需給計画の精度向上
- グローバル拠点、階層を横断する整合性ある在庫ポリシーの適用
- 予測の精度を高め、戦略的に備える供給体制へ
Atlasは、AIと自動機械学習を活用してリアルタイムの洞察をもとに供給計画を強化します。断続的需要を予測誤差なく扱う能力と、戦略的意思決定へのリソース集中を実現します。
- 需要変動に応じた高速／低速回転部品の在庫ポリシーを自動最適化
- スペアパーツおよび関連資材の計画業務を自動化し、人的リソースを戦略業務に再配置
- 断続的需要を伴う製品の誤予測を削減し、予測モデルの精度柔軟性を向上
- 確率モデリングとWhat-ifシナリオシミュレーションを併用したリスク耐性のある在庫計画
- デマンドセンシングを活用した事前在庫配置により、サービスレベルを持続的に向上
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